使用tensorflow-gpu时候from tensorflow import keras

是的，当使用 TensorFlow-GPU 时，如果需要使用 Keras API，需要使用以下代码导入 Keras：

from tensorflow import keras

这是因为 TensorFlow-GPU 版本集成了 Keras，因此我们可以直接从 TensorFlow 导入 Keras，而不需要再安装独立的 Keras 库。同时，由于 TensorFlow-GPU 版本支持 GPU 计算，因此我们还需要确保系统上已正确安装了 CUDA 和 cuDNN。

相关问题

tensorflow-gpu 2.2.0对应keras

TensorFlow 2.2.0 包含了 Keras 的最新版本，因此可以直接使用 TensorFlow 2.2.0 的 keras 模块。如果你已经安装了 TensorFlow 2.2.0，那么你可以通过以下代码来导入 TensorFlow 的 keras 模块：

from tensorflow import keras

这样你就可以使用 TensorFlow 的 keras 模块了。如果你想使用独立的 Keras 库，可以安装 Keras 2.4.0 版本，如下所示：

pip install keras==2.4.0

这样你就可以在代码中导入独立的 Keras 库了：

import keras

调用tensorflow-gpu代码

对于调用tensorflow-gpu代码，首先需要确保你已经安装了tensorflow-gpu。如果你还没有安装，可以在命令行中使用以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu

安装完成后，可以在代码中调用tensorflow-gpu：

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型并使用GPU加速训练
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

在这个例子中，我们使用了`tf.keras`来构建一个简单的神经网络，并使用GPU加速训练。我们可以通过设置`tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')`来查看可用的GPU设备。如果没有可用的GPU设备，那么tensorflow-gpu将会使用CPU来运行。